自動水下航行器（Autonomous underwater vehicles，AUV）在維護和觀察我們的海洋、河流和湖泊方面發揮著寶貴的作用，以確保我們最寶貴的自然資源的安全，并為那些在我們最大的水體深處執行重要任務的潛水員提供援助。

我們采訪了三位IEEE高級會員，分別是Roberto Petroccia，Fausto Ferreira 和Gabriele Ferri，他們也是IEEE海洋工程學會（Oceanic Engineering Society，OES）的會員。他們目前在位于意大利拉斯佩齊亞的北約科學技術組織海洋研究與實驗中心工作。

Ferri說：“水下機器人可以長時間工作而不會感到疲勞，而且可以到達潛水員不無法企及的深度。”潛水員通常可以在60米以下作業，在更高深度作業時需要使用特殊氣體和工具。此外，他們在如此高的深度所花費的時間是相當有限的。然而，海底的深度要深得多（高達11000米），許多設施都低于潛水員的作業深度，例如石油鉆井平臺或通信管道。

基本上，與人類潛水員和研究人員相比，車輛和傳感器能夠在更大的區域、更深的地方以更快的速度覆蓋和收集數據。此外，Ferreira說，部署一批遠程和長續航AUV能夠在不影響海洋生物的情況下收集環境測量數據。

Petroccia說：“新一代的這些系統可以增加監測的時空尺度，并提供持續性和同步性（同時在不同地點進行測量）。這對于了解海洋狀況和跟蹤正在發生的現象（如漏油或藻華）至關重要。”

這種重要的研究只有通過使用水下機器人才能實現，因為水面艦艇和海洋觀測站只能在一個點上收集測量數據。

為了通過被動的數據收集來促進他們的可持續性努力，創造水下機器人的技術人員經常從大自然中汲取他們的創造性設計。Petroccia說：“許多設計模仿海洋生物，比如水母或魚，從大自然中汲取靈感，可以優化航行效率。其他形狀，如章魚，已成為一種靈感來源，以支持那些能夠在不破壞海洋生態系統的情況下工作的機械手，例如在珊瑚礁或監測蛤蜊時。”、

One of the CMRE AUVs, deployed from the NRV Alliance ship, before diving to perform a monitoring mission.photo courtesy of CMRE

水下機器人是如何工作的？

當我們想到自主技術時，首先想到的往往是在高速公路上行駛的車輛。雖然有些技術類似于汽車，但由于機器人必須在水中忍受惡劣的環境，AUV必須有一個復雜的系統。

“全球導航衛星系統（Global navigation satellite system，GNSS）在[水下]是不可用的”，Ferreira說。“這使得水下機器人的自我定位具有挑戰性，并且仍然是研究界的一個公開問題。多普勒速度測井可以測量機器人相對于海底的速度，但這僅限于當機器人從海底航行的高度不是太高的時候。”

AUV與自動駕駛汽車的另一個不同之處在于，由于缺氧，汽油或柴油發動機不能水下工作。Ferri解釋說，這一挑戰實際上促使技術專家轉向更清潔的推進技術，“例如，與典型的鋰電池相比，燃料電池可以提高續航能力。”

技術人員還面臨著水下有效通信和傳感的挑戰，可靠的解決辦法是利用水下聲學。Petroccia說：“聲學通信使我們能夠遠距離（長達數十公里）交換數據，但數據速率很低（通常每秒幾百位或每秒高達幾千位），傳播延遲也很長。” 這與地面無線網絡的經驗截然不同，需要設計新的通信解決方案和網絡協議。這就決定了水下機器人需要變得越來越自主來完成任務，因為無法保證與飛行員的直接可靠聯系。”

水下機器人幫助我們的海洋保持清潔和無泄漏

油氣工業正開始利用水下航行器監測、檢查、維護甚至干預的技術和優勢，以減少我們海洋中的化學品和石油泄漏問題。

Ferri說：“已經提出了幾種解決方案，允許水下機器人在海底管道上自主跟蹤，從而檢查管道的厚度和狀態，并檢測可能的油氣泄漏。不僅如此，人們對部署能夠檢查、維護和維修所需設備的常駐水下系統的興趣也日益增長。”

AUV和海洋機器人也能在石油清理過程中提供幫助。Ferreira說：“石油往往會隨著時間的推移而沉沒。AUV可以跟蹤羽流，研究現象并定位泄漏源。例如，有一次考察使用了新技術和最新的生物地球化學技術，對從深水地平線延伸出來的地下石油羽流（2010年發生在墨西哥灣的大規模事故）進行了描述。”

自主式水下機器人的未來是什么？

IEEE OES贊助了自90年代以來每兩年召開一次的自主水下航行器研討會（Autonomous Underwater Vehicle Symposium），討論了AUV的未來，并表彰了該行業中那些在我們的海洋中有所作為的成功人士。會議甚至還為學生們提供了一個低成本AUV的概念設計競賽，以激發年輕一代的創新想法。

不過，AUV2020今年的情況會有所不同。會議將于9月30日至10月2日舉行，由于COVID-19對大型集會的限制，會議將遠程召開。

會議將討論從如何使用機器學習來估計AUV損失的風險，到如何將先進的采樣設備集成到自主車輛中。這三位IEEE高級會員計劃在AUV2020分享一篇關于EUMarineRobots（EUMR）的論文，并期待著了解機器學習和人工智能支持在AUV操作中的應用以及AUV在極地地區的使用。

原文標題：自動水下航行器如何保護海洋（和潛水員）

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責任編輯：haq